ction client not connected: gripper_controller/follow_joint_trajectory

As an AI language model, I don't have enough context to provide a specific answer. However, this error message usually means that the robot's gripper controller is attempting to execute a joint trajectory, but the client is not connected. This can happen if there is an issue with the communication between the controller and the client, or if the client is not properly configured. Some possible solutions include checking the network connection, verifying that the client is properly configured, and restarting the gripper controller. It may also be helpful to consult the documentation or seek assistance from the manufacturer or a technical support team.

相关问题

ction"tTick: "RangeError: Maximum call stack size exceeded"stack size exceeded time.esm,is22h0e:697:1)

这个错误通常发生在递归函数调用或者循环中，导致调用栈溢出。调用栈是一种数据结构，用于跟踪函数调用的顺序和返回地址。当函数调用嵌套层级过多时，调用栈就会超出其最大限制，从而引发这个错误。

要解决这个问题，你可以考虑以下几点：

1. 检查你的代码是否存在无限递归。递归函数必须有一个终止条件，否则就会无限递归导致调用栈溢出。

2. 如果你使用了循环，请确保循环条件正确，并且不会导致无限循环。

3. 如果你的代码确实需要大量的递归或者循环操作，考虑优化你的算法或者数据结构，以减少递归或循环嵌套的层级。

4. 如果你使用了第三方库或框架，查找相关文档或社区讨论，看看是否有其他开发者遇到了类似的问题，并找到解决方法。

希望以上建议对你有所帮助！如果你有其他问题，请继续提问。

ction_dist = torch.distributions.Categorical(probs) action = action_dist.sample()怎么让action输出Tensor(1,2)

如果需要将action的形状从[1]变为[1, 2]，可以使用torch.unsqueeze()方法来增加一个维度。代码如下：

action_dist = torch.distributions.Categorical(probs)
action = action_dist.sample()
action = torch.unsqueeze(action, 1)

这里使用了torch.unsqueeze()方法，在第1个维度增加了一个维度，将形状从[1]变为[1, 1]。如果你需要在第2个维度增加一个维度，可以使用torch.unsqueeze(action, 2)。最后，使用torch.repeat()方法将整个张量在第2个维度上重复一次，从而得到形状为[1, 2]的张量。代码如下：

action_dist = torch.distributions.Categorical(probs)
action = action_dist.sample()
action = torch.unsqueeze(action, 1)
action = action.repeat(1, 2)